技术

并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go细节 codereview mat使用 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 MVCC 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes自动扩容缩容 神经网络模型优化 直觉上理解机器学习 knative入门 如何学习机器学习 神经网络系列笔记 TIDB源码分析 《阿里巴巴云原生实践15讲》笔记 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 扩展Kubernetes 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占cpu怎么办? 容器狂打日志怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes objects之编排对象 源码分析体会 自动化mock AIOps说的啥 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 kubernetes实践 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 marathon-client 源码分析 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 swagger PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 《深入剖析kubernetes》笔记 精简代码的利器——lombok 学习 编程语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 mysql 批量操作优化 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 mesos 的一些tips mesos 集成 calico calico学习 AQS2——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 硬件对软件设计的影响 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记2 《mysql技术内幕》笔记1 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 从一个marathon的问题开始的 docker 环境(主要运行java项目)常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 事务一致性 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 network channel network byte buffer 测试环境docker化实践 netty(七)netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 mesos深入 Macvlan Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker中涉及到的一些linux知识 hystrix学习 Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty(六)netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 Redis概述 机器学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 那些有用的sql语句 异构数据库表在线同步 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM内存与执行 git spring rmi和thrift maven/ant/gradle使用 再看tcp mesos简介 缓存系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 VPN(Virtual Private Network) Kubernetes存储 Kubernetes 其它特性 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 使用etcd + confd + nginx做动态负载均衡 如何通过fleet unit files 来构建灵活的服务 CoreOS 安装 CoreOS 使用 Go学习 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

标签


关于编码的一些理念

2016年05月13日

代码素养

2018.12.6 补充

你的代码水平停留在几年前?

写代码也是一样,很多人都只会考虑一种情况,这其实不是智商也不是能力问题,只是考虑问题的时候是否严谨。而当你告诉他这个地方需要判空,那个地方需要加try catch的时候,他往往不以为然,觉得这只是一时没考虑到而已。很不幸,这种素养很难短时间内养成,而这种没有代码素养的人,写大项目或者复杂系统,写出来的代码将是灾难。

就像一堆沙子,你把水倒进去,你根本不知道哪里在漏水,但是到处都在漏水,水一下子就没了,你只能推翻重写。而好的代码应该像一块铁板,水倒上去滴水不漏。

代码水平绝对不是会多少种语言,会多少个框架。而是你在写代码的时候的种种思考,对细节的处理,对各种情况的判断,代码的清晰程度等等。

控制复杂性

复杂问题简单化,在某个局部,程序的逻辑一定要简单,只有足够简单,才能提高可靠性。

如果你发现一个逻辑很复杂,都写不下去了,那么很有可能你的设计就很复杂,一定是你想的不够清楚

不需要什么都自己做

如果你想使用zookeeper实现一个服务发现,最好的办法是什么

  1. 找一个zookeeper的书,学一下,然后自己实现
  2. 到github上找个相关的源码,学习并分析一下

你觉得哪个更好些。

如何记笔记

你记了很多笔记,使用了笔记管理软件,但你碰到一个知识的时候,还是习惯性的打开浏览器,google一下,那么这些笔记还有存下来的必要么?或许学习一些搜索的技巧更重要。

恰当的报错

程序在运行过程中总会有一些异常,当异常会使系统失去服务能力时,这样的异常需要让用户知道。有时,则可以返回部分有效数据,无需让用户感知。

笔者曾经碰到一种情况,urla在app运行时会请求多次,返回part1和part2两部分数据。part1只在第一次请求时用到,part2则每次都会用到。后端在生成part1数据发生异常时,因为觉得不太重要,便没有报错,只返回part2数据,导致部分app用户显示错误。

理论上part1和part2应该是分开请求,但这又涉及到另一个理念,那就是冗余。假设第一次请求生成part1时报错,第二次请求没有报错(或者第二次请求时,part1数据进行了更新),则app可以根据第二次请求的结果对客户端显示进行校正。

可以运行,没有故障的系统肯定是好的系统。但是没有故障几乎是不可能的,好系统的另一个指标就是出故障了能够快速找到问题代码,并且能够快速进行故障恢复。而我们在设计系统或者写代码的时候就要考虑这些因素。

重构 + 维护才是代码最大的生命周期

工作后,常见的场景是

  1. 花一个相对完整的时间开发了一个项目,然而客户端没时间给你对接
  2. 你着手做别的项目,然后客户端找你对接,改点小需求,你急于赶紧干完,以尽快干自己手头的项目。
  3. 产品经理加点需求,你简单看了下原来的项目,加点代码。
  4. 代码一点点脱离了原来的设计思路,越来越难看,越来越不敢改。

这就要求我们写代码的时候注意以下几点

  1. 代码尽可能的能体现思路,按照“重构”那本书的说法:有时哪怕一行代码,如果有必要,也可以独立成一个函数(函数名表达它干了什么)
  2. 相关联的部分尽可能写在一个类中,以防止你改了一个地方,却忘了另外一个地方要做相应的调整。

代码不停地修改的过程,是你全面认识这个项目的机会,也是你不停重构代码的机会,单纯的为重构而重构通常意思不大。